معالج Nvidia Vera: البنية التقنية وأول العملاء ودوره في حاسوب Rubin NVL72 العملاق

ما هو معالج Nvidia Vera؟

أطلقت إنفيديا Vera CPU كأول معالج مركزي تطوره الشركة داخليًا لمراكز بيانات الذكاء الاصطناعي الحديثة. جاء الإعلان عنه بالتزامن مع معمارية Rubin GPU ضمن منصة الحوسبة الجديدة Vera Rubin، المصممة لدعم ما تسميه الشركة عصر الذكاء الاصطناعي الوكيلي (Agentic AI)—وهو نوع من الأنظمة التي لا تكتفي بالإجابة على الأسئلة، بل تنفذ سلاسل من المهام باستخدام أدوات وقواعد بيانات وعمليات تفكير متعددة الخطوات.

الفكرة الأساسية هي بناء بنية تحتية متكاملة للذكاء الاصطناعي تجمع المعالج المركزي، ومعالجات الرسوميات، والشبكات، ووحدات معالجة البيانات في نظام واحد يعمل كـ"مصنع ذكاء اصطناعي" قادر على تدريب النماذج وتشغيلها على نطاق واسع.

أول الشركات التي استلمت معالجات Vera

في مايو 2026 بدأت إنفيديا تسليم أول أنظمة تعتمد على معالج Vera لعدد محدود من شركائها في مجال الذكاء الاصطناعي والحوسبة السحابية.

وبحسب تقارير الشركة، وصلت الشحنات الأولى إلى:

• Anthropic في سان فرانسيسكو
• OpenAI في حي Mission Bay بسان فرانسيسكو
• SpaceXAI في بالو ألتو
• Oracle Cloud Infrastructure (OCI) في سانتا كلارا

وذكرت إنفيديا أن نائب رئيس الشركة للحوسبة الفائقة Ian Buck قام بتسليم بعض هذه الوحدات شخصيًا ضمن المرحلة الأولى من نشر المنصة لدى الشركاء.

هذه المؤسسات تعد من أوائل الجهات التي ستختبر البنية الجديدة ضمن مراكز بيانات الجيل القادم المعتمدة على معمارية Rubin.

لماذا صُمم Vera خصيصًا للذكاء الاصطناعي؟

المعالجات التقليدية في الخوادم صممت لتشغيل تطبيقات عامة مثل قواعد البيانات أو الخدمات السحابية. لكن أنظمة الذكاء الاصطناعي الحديثة أصبحت تعتمد على تنسيق معقد بين المعالج المركزي وGPU.

في أنظمة الذكاء الاصطناعي الوكيلي، يقوم CPU بمهام مثل:

• إدارة سير عمل الوكلاء (agent workflows)
• البحث في قواعد البيانات ضمن أنظمة الاسترجاع (RAG)
• تشغيل بيئات المحاكاة والتعلم المعزز
• تنفيذ الأدوات والعمليات متعددة الخطوات

هذه العمليات تتطلب أداء قويًا للنواة الواحدة، ووصولًا سريعًا للذاكرة، واتصالًا عالي السرعة مع وحدات GPU—وهي المجالات التي ركزت Nvidia على تحسينها في Vera.

البنية التقنية لمعالج Vera

وفق المواصفات المعلنة، يعتمد المعالج على تصميم Arm مخصص لمراكز البيانات مع نوى طورتها Nvidia نفسها.

أبرز الخصائص التقنية تشمل:

• 88 نواة Armv9.2 مخصصة باسم Olympus
• 176 خيط معالجة عبر تقنية Spatial Multithreading
• عرض نطاق ذاكرة يقارب 1.2 تيرابايت/ثانية
• اتصال مباشر متماسك مع GPU عبر NVLink‑C2C بسرعة تصل إلى نحو 1.8 تيرابايت/ثانية

بهذه البنية يعمل المعالج كمحرك للذاكرة والتنسيق داخل أنظمة الذكاء الاصطناعي، بينما تتولى وحدات Rubin GPU تنفيذ العمليات الرياضية الثقيلة مثل حسابات المصفوفات المستخدمة في تدريب النماذج وتشغيلها.

ويمثل Vera امتدادًا لاستراتيجية Nvidia في تطوير معالجات Arm الخاصة بها، بعد معالج Grace CPU الذي استخدم في منصة Grace Hopper السابقة.

ادعاءات الأداء في تطبيقات الذكاء الاصطناعي الوكيلي

تقول Nvidia إن Vera صُمم للتعامل مع أحمال العمل التي تتطلب تنسيقًا كبيرًا بين مكونات النظام وليس فقط عمليات GPU الحسابية.

وفقًا لاختبارات الشركة، يمكن أن يوفر المعالج:

• ضعف الكفاءة تقريبًا مقارنة بمعالجات الخوادم التقليدية
• زيادة أداء تصل إلى نحو 50% في بعض الأحمال
• تشغيل بيئات الوكلاء (agent sandboxes) أسرع بنسبة 50%
• استعلامات بيانات المؤسسات أسرع حتى 3 مرات

لكن هذه الأرقام مبنية على اختبارات داخلية للشركة، ولا تزال المقارنات المستقلة محدودة حتى الآن، لذلك يجب التعامل معها كادعاءات من الشركة المصنعة.

دور Vera داخل منصة Rubin NVL72

المعالج لا يعمل بشكل منفرد؛ بل يمثل نصف معادلة الحوسبة في منصة Vera Rubin.

النظام الأبرز في هذه المنصة هو رف الحوسبة NVL72، وهو حاسوب ذكاء اصطناعي على مستوى الرف (rack‑scale) يتضمن:

• 72 وحدة Rubin GPU
• 36 معالج Vera CPU
• شبكة تبديل NVLink 6 عالية السرعة
• بطاقات الشبكات ConnectX‑9 SuperNIC
• وحدات معالجة البيانات BlueField‑4 DPU
• شبكات Quantum‑X800 InfiniBand أو Spectrum‑X Ethernet

يعمل هذا التجميع كوحدة حوسبة ضخمة واحدة مصممة لتدريب النماذج العملاقة وتشغيلها بكفاءة عالية.

كما كشفت Nvidia أيضًا عن رفوف مخصصة لمعالجات Vera فقط يمكن أن تحتوي على ما يصل إلى 256 معالجًا مبردًا بالسائل لتشغيل مهام التنسيق والتعلم المعزز داخل مجموعات الذكاء الاصطناعي الكبيرة.

لماذا يمثل إطلاق Vera خطوة استراتيجية لـ Nvidia؟

لسنوات طويلة سيطرت Nvidia على سوق الذكاء الاصطناعي عبر وحدات GPU فقط. لكن مراكز البيانات الحديثة أصبحت تعتمد على منظومة كاملة تشمل المعالجات والشبكات والتخزين والبرمجيات.

مع Vera تحاول Nvidia الانتقال من مجرد مورد للمعالجات الرسومية إلى مزود متكامل للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي.

بدل الاعتماد على معالجات من شركات أخرى مثل:

• Intel Xeon
• AMD EPYC

يمكن لإنفيديا الآن تقديم منصة متكاملة تضم CPU وGPU والشبكات والبرمجيات مثل CUDA ضمن منظومة واحدة.

المنافسة مع AMD وIntel

إطلاق Vera يضع Nvidia في مواجهة مباشرة مع كبار مصنعي معالجات الخوادم.

حاليًا يهيمن على السوق معالجات x86 من Intel وAMD. ووفق بيانات Mercury Research التي نقلها موقع Tom’s Hardware، تجاوزت حصة AMD نحو 33٪ من شحنات معالجات الخوادم وحوالي 46٪ من إيرادات سوق x86 للخوادم في أوائل عام 2026.

من خلال تطوير معالجها الخاص، تسعى Nvidia إلى الاستحواذ على جزء أكبر من تكلفة بناء مراكز البيانات وتقليل اعتمادها على مزودي المعالجات التقليديين.

الصورة الأكبر: تحول البنية التحتية للذكاء الاصطناعي

إطلاق Vera يعكس تحولًا أوسع في صناعة الحوسبة: الانتقال من بيع شرائح منفصلة إلى أنظمة متكاملة على مستوى الرف ومراكز البيانات.

في رؤية Nvidia الجديدة، يتم تصميم:

• المعالجات
• وحدات GPU
• الشبكات
• وحدات DPU
• والبرمجيات

معًا كمنصة واحدة تشكل ما تسميه الشركة "مصانع الذكاء الاصطناعي" القادرة على تشغيل الجيل القادم من النماذج والوكلاء المستقلين.

إذا نجحت هذه المقاربة في تحقيق الأداء المعلن، فقد يصبح Vera CPU عنصرًا أساسيًا في كيفية تصميم مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي خلال السنوات القادمة.